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RSS订阅原创 如何使用markdown编辑器
你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctrl/Command + Y加粗：Ctrl/Command + B斜体：Ctrl/Command + I标题：Ctrl/Command + S
2025-01-16 09:46:22
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原创 Error while launching program: no targets found with “name =~ *APU*&jtag_cable_name =~ “Platform “
检查JTAG模式跳线设置，确保其正确配置。
2024-09-30 20:20:52
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原创 从一个例子出发, 说一下自己对于python中的simpy进行模拟的一些理解
现在，我们来仿真“每天的商店营业额”这个复合泊松过程吧。首先，我们假设每个小时进入商店的平均人数为：[10, 5, 3, 6, 8, 10, 20, 40, 100, 80, 40, 50, 100, 120, 30, 30, 60, 80, 100, 150, 70, 20, 20, 10]，每位顾客的平均花费为：10元（大约一份早餐吧），请问每天商店的营业额是多少？
2024-08-27 23:31:44
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原创 遗传蚁群算法简要分析（真的很简要，只有主要公式和思想）
遗传蚁群算法是一种结合了遗传算法和蚁群算法优点的混合优化算法。下面以旅行商问题为例，详细解释这个算法的主要公式和概念。
2024-08-24 22:35:02
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原创 蚁群算法求解函数极值python实现
定义目标函数demo_func，它接收一个三维向量x作为输入。：将输入向量x解包为三个独立的变量x1x2和x3。：计算目标函数值，该函数形式为fx1x2x3x12x2−0.052x32fx1x2x3x12x2−0.052x32，这是一个简单的二次函数，用于模拟一个优化问题。
2024-08-23 13:43:19
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原创 使用GA解决旅行商（TSP）问题，python代码分析
定义目标函数，用于计算给定路径routine的总距离。：获取路径中的城市数量，即路径长度。：计算路径总距离。这里使用列表生成式遍历路径中的每个城市对，计算相邻城市之间的距离，并将这些距离相加得到总距离。：当前城市的索引。：下一个城市的索引，使用模运算确保最后一个城市与第一个城市相连（形成闭环）。通过生成随机城市坐标，利用遗传算法解决旅行商问题，最终找到了最短路径并可视化展示。代码的核心是定义目标函数来计算路径总距离，并通过遗传算法优化路径。
2024-08-23 10:48:00
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原创 容量限制VRP问题简要分析(主要是模型建立)
这些公式和约束条件共同构成了一个基本的车辆路径规划（VRP）模型，旨在优化运输成本，同时确保每个客户点的需求被满足，并且车辆的行程是合理的。通过这些约束，模型能够有效地规划车辆的运输路径。
2024-08-21 01:10:28
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原创 最小生成树分析以及Python代码（networkx实现，画图）
主要用到了的是nx.minimum_spanning_tree()和nx.tree.minimum_spanning_edges()# 创建带权边的列表]]# 创建无向图并添加边return G# 计算最小生成树mst_kruskal = nx.minimum_spanning_tree(G) # Kruskal 算法生成的最小生成树（图对象）。
2024-08-19 22:13:18
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原创 CSI数据的线性误差和非线性误差的消除思路
为了匹配CSI数据曲线，采用了残差平方和最小原则，利用高斯-牛顿法求解，使用下面的r^2进行拟合度的检验,一般认为r^2 > 0.98就是比较不错的.对CSI的相邻数据的相位角进行unwrap之后可以发现存在线性误差和非线性误差. 线性误差体现在存在一定的斜率. 非线性误差体现在不是一条直线.对于图中的曲线进行拟合, 得到一条拟合直线方程, 然后可以在原来的CSI函数值的基础上, 减去拟合直线方程的函数值, 得到没有斜率的CSI.什么时候可以去到比较小的函数值，按道理来说应该是相邻的两个子载波的。
2024-08-18 11:11:42
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原创 MUSIC算法除AoA仅保留ToF改进/使用CSI估计ToF
这个代码写的非常困难,主要问题在于忘记了对R矩阵进行转置. 转置之后得到了正确的结果.
2024-08-17 22:17:13
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原创 演化博弈简要分析
中小企业可以选择还款或不还款，而银行可以选择要求上链或不要求上链。收益矩阵展示了不同策略组合下双方的收益。中小企业（SMEs）和银行之间的演化博弈。博弈的策略组合和收益矩阵如图所示。分别表示中小企业和银行在特定策略下的预期收益，分别表示中小企业和银行的平均收益。
2024-08-08 17:11:21
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原创 求解高阶微分方程的数值解
使用odeint求解这个方程的数值解: 思路: 分解为方程组进行计算. 也就是带入, 化简为下面的方程: 结果: 马马老师文章
2024-08-03 12:28:27
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原创 分布式弹性计算理论实现矩阵向量乘法
原理图: 结果: 可见精度很高. Yaoqing Yang, Pulkit Grover, Soummya Kar--Coded Elastic Computing持续分享分布式计算
2024-07-31 23:18:08
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原创 softmax regression, 简单神经网络python代码实现
本文讲解了softmax回归的原理与公式，并通过python实现了使用其进行分类，效果很好_softmax python。softmax原理讲解与python代码实现_softmax python-优快云博客。对于梯度的理解不是很扎实, 需要在进一步学习梯度的计算过程.accuracy=0.9966666667, 精度比较高.
2024-07-27 09:56:46
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原创 类型实参相关的知识: 如果构造器是泛型构造器，同时该类也是一个泛型类的情况下应该如何使用泛型构造器
如果构造器是泛型构造器，同时该类也是一个泛型类的情况下应该如何使用泛型构造器
2023-07-20 11:13:47
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空空如也
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